關於 dmc評價 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

【隊長排名（鍵之勇者後）】

★ DMC以後, 又是一個一堆強勁隊長的活動, 可是, 大罪龍及鍵之勇者是沒有交換所, 又沒專屬抽蛋機的.
★ 目前的評價都是以火木光闇佔優, 心十字的水屬則....都強, 都強.

【DMC合作：要換寵嗎?】

★ 最後一天了, 你要換寵嗎?
★ 這是５隻虹蛋角色的一點總合評價, 換寵前可以先看看.

史丹佛最新研究顯示：自動駕駛汽車竟然也能甩尾！

杜晨 / 何渝婷編譯
2019-12-25 14:30

輪胎膠皮和柏油地面的劇烈摩擦，產生的白煙幾乎籠罩了整個跑道。

一輛銀色的汽車，高速穿行在由橘色路樁定好的跑道區域內。

它以極其精確的姿態控制，穿過了這條蜿蜒曲折且十分狹窄的跑道！

一切不得不令人感慨：坐在方向盤後的，究竟是日本的山道元祖土屋圭市，還是美國的甩尾大神布洛克（Ken Block）？

都不是。

事實上，駕駛著這台1981款DMC DeLorean的，並不是真人，而是史丹佛大學開發的自動駕駛系統......

你沒有聽錯：自動駕駛汽車，已經可以實現精確的甩尾了。

即便在失去抓地力的前提下，自動駕駛系統仍然可以進行精確的控制。

這台DeLorean穿行於狹窄的跑道中，卻沒有誤觸任何一個路樁。如果你看過著名的Gymkhana系列影片，可能會對這樣的駕駛模式感到熟悉。

然而，即便是已經親自出演十多部Gymkhana影片的Ken Block本人，對賽道和車體掌握的精確程度，似乎也無法達到史丹佛大學這台自動駕駛汽車的程度.....

也難怪，團隊拿著這條自動駕駛甩尾影片給一些職業甩尾賽車手看，這些車手紛紛表示：「感覺要失業了！」

2015年，史丹佛大學動力設計實驗室的教授Chirs Gerdes不知道從哪找來了一台1981款DMC DeLorean。

沒錯，就是著名科幻電影《回到未來》裡的那台汽車的原型。

Gerdes教授帶著幾個自己的學生開始改裝這台神車，過程中也得到了自動駕駛創業公司Renovo的幫助。團隊還把這台車取名叫Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control（偏航控制多執行器研究試驗台），簡稱MARTY。

因為《回到未來》的原因，再加上DMC公司本身的傳奇故事，DeLorean在汽車歷史上留下過濃墨重彩的一筆。然而，除了光環加身之外，這台車實際上毫無任何特色可言。

因此，團隊所作的第一件事，就是把這台車拆了個乾淨，包括發動機，換進去一套電池、電機和傳動系統等，把這台DeLorean變成了名副其實的「電動車」：

然後，團隊進一步加裝了控制系統。包括油門、剎車和方向盤控制等等，全部都是由電腦完成的。

下面這張圖展示了改裝的主要內容，從左到右、從上到下：

拆除了原本2.8升排量卻只能輸出130hp的燃油發動機，換進了一台 7,000牛頓米（N·m）的電動機——轉換到制動馬力至少也有400hp左右？

雙GPS天線用於追蹤汽車的位置，可以精確到1吋。車載系統正是通過GPS定位來確定自己的位置。也就是說，MARTY的自動駕駛，並不是普遍意義上的機器學習，而是一個更簡單的、邏輯驅動的自動駕駛。

電腦控制的轉向系統，不到一秒的時間，即可從一個方向的極限轉到另一個方向的極限，而且控制極其精確，這也是為什麼這輛自動駕駛汽車可以實現更精準的甩尾控制。
電動剎車系統，可以進行精準的剎車控制。

訂製的懸掛系統，滿足甩尾時對輪組產生的極限壓力。

甩尾和正常駕駛是兩種完全不同的駕駛方式。當我們正常開車時，汽車會朝著打輪的方向前進。而且，正常開車需要輪胎保持抓地力，因為失去抓地力就意味著駕駛者失去對汽車的控制，很容易導致事故發生。

而在甩尾時，一切和正常駕駛幾乎都反過來了：汽車的前進方向實際上和打輪方向完全相反。而且在甩尾時，車手必須在失去和獲得抓地力之間找到一種平衡，使得輪胎在賽道上打滑，卻也能提供足夠的力量將車往前推。

同時這一力量又必須和前輪的角度形成一個平衡，使得車輛不會因為轉向過度而偏離前進的方向：

對於真人車手，他們需要用眼睛去看發動機轉速表，耳朵去聽發動機、輪胎摩擦的聲音，用身體去感受離心力等等。在很大程度上，車手是通過自己的意識去感知的。

任何人都可以猛踩油門讓輪胎失去抓地力，但掌握精確的控制，從而讓車輛在一種「可控的失控」下完成精彩的甩尾過彎，需要日積月累的訓練。

而這一切對DeLorean似乎更加簡單。為什麼這麼說？因為它可以直接從車載電腦和傳感器中讀取數據，從而做出精確的操控。

操控車載系統顯示了車輛目前的速度、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度，以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度 (yaw) 等關鍵數據。

史丹佛團隊決定向Ken Block的Gymkhana系列影片致敬，將用來測試的這條賽道命名為MARTYkhana。這條賽道總長大約1公里，路線專門設置用來考驗和展示系統的精確性。

有了數據的幫助和電腦系統的加持，MARTY可以實現令人難以置信的精準過彎控制。下圖中，MARTY進行了一個從向左到向右甩尾的快速切換，穿過狹窄的門，卻沒有碰到障礙本身：

下圖中，賽道從一個大直徑的橢圓進入一個小直徑的圓形，MARTY的對油門、剎車和轉向角度控制，禁得起考驗，畫出了一道完美的螺旋白煙。

一些職業甩尾賽車手和工程師給了MARTY很高的評價。

2015年Formula DRIFT世界冠軍Fredric Aasbø指出，MARTY做了幾個難度非常高的transition（從一個彎形到另一個彎形的轉換），「在這種操控上，機器人可能會比我們人類做得更好。」

Papadakis Racing的隊長Stephan Papadakis表示，從影片裡可以看出，車輛的動力總成設計和安裝，以及自動駕駛系統的程式碼，令他印象非常深刻，特別是「可重複性」，也即MARTY每次穿過同一個彎形所採用的姿態，都一如既往準確無誤。

看這架勢，莫非史丹佛大學要出師Formula Drift了？

還好，並不是......

實際上，團隊進行這項研究的目的，是幫助未來的自動駕駛汽車更加安全。

現在的自動駕駛汽車已經挺安全了，主流公司公布的數據顯示事故率遠遠低於真人駕駛。然而這個結果建立在相對更安全的測試環境下，往往不包括（或者只包括極少量的）雨、雪或極端天氣。這也是為什麼在自動駕駛汽車測試過程中，一旦發生緊急情況，安全駕駛員必須接管。而在這類情況下，真人的應對能力往往比電腦更好。

如果道路因為雨雪和低溫導致結冰，如果道路上有大風，別說自動駕駛汽車，真人司機也很難保證絕對安全。

史丹佛大學團隊大改這台DeLorean，讓它去甩尾，目的就是研究自動駕駛汽車在失去穩定性的極端狀態下，應該如何自我控制。

這次的MARTYkhana，除了做出了一部令人血脈噴張的甩尾影片，更重要的意義在於獲得了大量關鍵的測試數據。

團隊成員Jonathan Goh表示，「通過甩尾，我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛，其他的一切都迎刃而解了。」

圍繞這台改裝電動甩尾DeLorean，史丹佛大學團隊已經發布了相關的研究論文，題為Toward Automated Vehicle Control Beyond the Stability Limits: Drifting Along a General Path（朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進：沿著一般道路甩尾）。

團隊也發布了更多的影片，展示MARTY在酷炫的甩尾背後，一些重要的研究思路和啓發：

這已經不是Gerdes教授的團隊第一次跟賽車打交道了。幾年前，他們改裝了一台奧迪TT，送到賽道上測試，實現了超越真人車手對於剎車和過彎路線的控制。

他們還把自動駕駛汽車送到過派克峰登頂計時賽 (Pikes Peak)，堪稱自動駕駛賽車界的第一團隊了。

附圖：（Fredric Aasbø, 2015 年Formula DRIFT世界冠軍）
（穿過障礙，有如「蜻蜓點水」一般輕盈）

資料來源：https://news.knowing.asia/news/f495f331-52bd-4552-b01f-a4a5d310699c?utm_source=dable

譯名部分都係跟網上資料，唔好太在意

喜歡影片的話，歡迎訂閱和點讚
-----------------------------------------------------------------------------------------
Instagram: https://www.instagram.com/n.izakaya/
twitter: https://twitter.com/n_izakaya

實況頻道:http://zh-tw.twitch.tv/blusewilly_retry
FB粉絲團:https://www.facebook.com/rdhose
YouTube:https://www.youtube.com/user/ruruden7983

#魯蛋
#魯蛋實況
#異界鎖鏈

實況頻道:http://zh-tw.twitch.tv/blusewilly_retry
FB粉絲團:https://www.facebook.com/rdhose
YouTube:https://www.youtube.com/user/ruruden7983

#魯蛋
#魯蛋實況
#異界鎖鏈